# 谷歌

所有与[Google Cloud Platform](https://cloud.google.com/)和其他`Google`产品相关的功能。

## 语言模型

我们建议个人开发者从Gemini API (`langchain-google-genai`)开始，当他们需要访问商业支持和更高的速率限制时，再转向Vertex AI (`langchain-google-vertexai`)。如果您已经适应云或云原生，那么您可以立即开始使用Vertex AI。

请在[这里](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/migrate-to-cloud)找到更多信息。

### 谷歌生成式人工智能

通过`GoogleGenerativeAI`类访问谷歌AI `Gemini` 模型，如 `gemini-pro` 和 `gemini-pro-vision`。

安装 Python 包。

```bash
pip install langchain-google-genai
```

查看[使用示例](/docs/integrations/llms/google_ai)。

```python
from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAI
```

### Vertex AI 模型库

通过`Vertex AI Model Garden`服务访问`PaLM`和数百个开源模型。

我们需要安装 `langchain-google-vertexai` Python 包。

```bash
pip install langchain-google-vertexai
```

查看[使用示例](/docs/integrations/llms/google_vertex_ai_palm#vertex-model-garden)。

```python
from langchain_google_vertexai import VertexAIModelGarden
```

## 聊天模型

### 谷歌生成式人工智能

通过`ChatGoogleGenerativeAI`类访问谷歌AI `Gemini` 模型，如 `gemini-pro` 和 `gemini-pro-vision`。

```bash
pip install -U langchain-google-genai
```

配置您的 API 密钥。

```bash
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key
```
```python
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
```

当提供单个聊天消息时，Gemini vision 模型支持图像输入。

```python
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro-vision")
message = HumanMessage(
    content=[
        {
            "type": "text",
            "text": "What's in this image?",
        },  # You can optionally provide text parts
        {"type": "image_url", "image_url": "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"},
    ]
)
llm.invoke([message])
```

image_url 的值可以是以下之一：

- 公共图像 URL

- gcs 文件（例如，"gcs://path/to/file.png"）

- 本地文件路径

- base64 编码的图像（例如，）

- PIL 图像

### Vertex AI

通过 Google Cloud 访问 `PaLM` 聊天模型，如 `chat-bison` 和 `codechat-bison`。

我们需要安装 `langchain-google-vertexai` Python 包。

```bash
pip install langchain-google-vertexai
```

查看[使用示例](/docs/integrations/chat/google_vertex_ai_palm)。

```python
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
```

## 嵌入模型

### 谷歌生成式人工智能嵌入

查看[使用示例](/docs/integrations/text_embedding/google_generative_ai)。

```bash
pip install -U langchain-google-genai
```

配置您的 API 密钥。

```bash
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key
```
```python
from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings
```

### Vertex AI

我们需要安装 `langchain-google-vertexai` Python 包。

```bash
pip install langchain-google-vertexai
```

查看[使用示例](/docs/integrations/text_embedding/google_vertex_ai_palm)。

```python
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
```

## 文档加载器

### AlloyDB for PostgreSQL

> [Google Cloud AlloyDB](https://cloud.google.com/alloydb) 是谷歌云上提供高性能、无缝集成和令人印象深刻的可扩展性的全托管关系数据库服务。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-alloydb-pg
```

查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_alloydb)。

```python
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBLoader
```

### BigQuery

> [Google Cloud BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery) 是一种无服务器且成本效益的企业数据仓库，可跨云工作并随着您在谷歌云上的数据扩展。

我们需要安装带有 Big Query 依赖项的 `langchain-google-community`。

```bash
pip install langchain-google-community[bigquery]
```

查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_bigquery)。

```python
from langchain_google_community import BigQueryLoader
```

### Bigtable

> [Google Cloud Bigtable](https://cloud.google.com/bigtable/docs) 是谷歌云中的完全托管 NoSQL 大数据数据库服务。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-bigtable
```

查看[Google Cloud 使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_bigtable)。

```python
from langchain_google_bigtable import BigtableLoader
### 云 SQL for MySQL
> [Google Cloud SQL for MySQL](https://cloud.google.com/sql) 是一个完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和管理 MySQL 关系数据库。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-mysql
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_cloud_sql_mysql)。
```python
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLDocumentLoader
```
### 云 SQL for SQL Server
> [Google Cloud SQL for SQL Server](https://cloud.google.com/sql) 是一个完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和管理 SQL Server 数据库。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-mssql
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_cloud_sql_mssql)。
```python
from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine, MSSQLLoader
```
### 云 SQL for PostgreSQL
> [Google Cloud SQL for PostgreSQL](https://cloud.google.com/sql) 是一个完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和管理 PostgreSQL 关系数据库。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-pg
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_cloud_sql_pg)。
```python
from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresLoader
```
### 云存储
> [云存储](https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Cloud_Storage) 是一种用于在 Google Cloud 中存储非结构化数据的托管服务。
我们需要安装带有 Google Cloud 存储依赖项的 `langchain-google-community`。
```bash

pip install langchain-google-community[gcs]

```
`Google Cloud Storage` 有两个加载器：`Directory` 和 `File`。
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_cloud_storage_directory)。
```python
from langchain_google_community import GCSDirectoryLoader
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_cloud_storage_file)。
```python
from langchain_google_community import GCSFileLoader
```
### El Carro 用于 Oracle 工作负载
> Google [El Carro Oracle Operator](https://github.com/GoogleCloudPlatform/elcarro-oracle-operator) 提供了一种在 Kubernetes 中运行 Oracle 数据库的方式，作为一个可移植、开源、社区驱动的、无供应商锁定的容器编排系统。
```bash
pip install langchain-google-el-carro
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_el_carro)。
```python
from langchain_google_el_carro import ElCarroLoader
```
### Google Drive
> [Google Drive](https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Drive) 是由 Google 开发的文件存储和同步服务。
目前，只支持 `Google Docs`。
我们需要安装带有 Google Drive 依赖项的 `langchain-google-community`。
```bash

pip install langchain-google-community[drive]

```
查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/document_loaders/google_drive)。
```python
from langchain_google_community import GoogleDriveLoader
```
### Firestore（原生模式）
> [Google Cloud Firestore](https://cloud.google.com/firestore/docs/) 是一个为自动扩展、高性能和易于应用程序开发而构建的 NoSQL 文档数据库。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-firestore
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_firestore)。
```python
from langchain_google_firestore import FirestoreLoader
```
### Firestore（Datastore 模式）
> [Google Cloud Firestore（Datastore 模式）](https://cloud.google.com/datastore/docs) 是一个为自动扩展、高性能和易于应用程序开发而构建的 NoSQL 文档数据库。
> Firestore 是 Datastore 的最新版本，相比 Datastore 引入了几项改进。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-datastore
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_datastore)。
```python
from langchain_google_datastore import DatastoreLoader
```
### Memorystore for Redis
> [Google Cloud Memorystore for Redis](https://cloud.google.com/memorystore/docs/redis) 是一个完全托管的 Redis 服务，用于 Google Cloud。在 Google Cloud 上运行的应用程序可以利用高度可扩展、可用性高、安全的 Redis 服务来实现极高的性能，而无需管理复杂的 Redis 部署。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-memorystore-redis
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_memorystore_redis)。
```python
from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreLoader
```
### Spanner
> [Google Cloud Spanner](https://cloud.google.com/spanner/docs) 是一个完全托管的、关键任务的关系数据库服务，可在 Google Cloud 上提供全球范围的事务一致性、高可用性的自动同步复制，并支持两种 SQL 方言：GoogleSQL（带扩展的 ANSI 2011）和 PostgreSQL。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-spanner
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_spanner)。
```python
from langchain_google_spanner import SpannerLoader
```
### 语音转文本
> [Google Cloud 语音转文本](https://cloud.google.com/speech-to-text) 是由 Google 云中的 Google 语音识别模型提供支持的音频转录 API。
该文档加载器将音频文件转录为文本，并将文本结果输出为文档。
首先，我们需要安装带有语音转文本依赖项的 `langchain-google-community`。
```bash

pip install langchain-google-community[speech]

```
查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/document_loaders/google_speech_to_text)。
```python
from langchain_google_community import SpeechToTextLoader
```
## 文档转换器
### 文档 AI
> [Google Cloud 文档 AI](https://cloud.google.com/document-ai/docs/overview) 是 Google Cloud 的一个服务，将文档中的非结构化数据转换为结构化数据，使其更易于理解、分析和消化。
我们需要设置一个 [`GCS` 存储桶并创建您自己的 OCR 处理器](https://cloud.google.com/document-ai/docs/create-processor)
`GCS_OUTPUT_PATH` 应该是 GCS 上的一个文件夹路径（以 `gs://` 开头）
处理器名称应该类似于 `projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/processors/PROCESSOR_ID`。
我们可以通过编程方式获取它，也可以从 Google Cloud 控制台的 `Processor details` 选项卡中的 `Prediction endpoint` 部分复制。
```bash

pip install langchain-google-community[docai]

```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_transformers/google_docai)。
```python
from langchain_core.document_loaders.blob_loaders import Blob
from langchain_google_community import DocAIParser
```
### Google 翻译
> [Google 翻译](https://translate.google.com/) 是由 Google 开发的多语言神经机器翻译服务，用于将文本、文档和网站从一种语言翻译为另一种语言。
`GoogleTranslateTransformer` 允许您使用 [Google Cloud 翻译 API](https://cloud.google.com/translate) 翻译文本和 HTML。
首先，我们需要安装带有翻译依赖项的 `langchain-google-community`。
```bash

pip install langchain-google-community[translate]

```
查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/document_transformers/google_translate)。
```python
from langchain_google_community import GoogleTranslateTransformer
```
## 向量存储
### AlloyDB for PostgreSQL
> [Google Cloud AlloyDB](https://cloud.google.com/alloydb) 是 Google Cloud 上提供高性能、无缝集成和令人印象深刻的可扩展性的全托管关系数据库服务。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-alloydb-pg
```
查看[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_alloydb)。
```python
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBVectorStore
```
### BigQuery 向量搜索
> [Google Cloud BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery) 是 Google Cloud 中的无服务器且具有成本效益的企业数据仓库。
> [Google Cloud BigQuery 向量搜索](https://cloud.google.com/bigquery/docs/vector-search-intro)
> BigQuery 向量搜索允许您使用 GoogleSQL 进行语义搜索，使用向量索引快速但近似结果，或使用蛮力进行精确结果。
> 它可以计算欧氏距离或余弦距离。在 LangChain 中，我们默认使用欧氏距离。
我们需要安装几个 Python 包。
```bash

pip install google-cloud-bigquery

```
查看[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_bigquery_vector_search)。
```python
from langchain.vectorstores import BigQueryVectorSearch
```
### Memorystore for Redis
> [Google Cloud Memorystore for Redis](https://cloud.google.com/memorystore/docs/redis) 是 Google Cloud 的一个全托管 Redis 服务。在 Google Cloud 上运行的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用、安全的 Redis 服务来实现极致性能，而无需管理复杂的 Redis 部署负担。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-memorystore-redis
```
查看[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_memorystore_redis)。
```python
from langchain_google_memorystore_redis import RedisVectorStore
```
### Spanner
> [Google Cloud Spanner](https://cloud.google.com/spanner/docs) 是 Google Cloud 上的一个全托管、关键任务、关系数据库服务，提供全球规模的事务一致性、高可用性的自动同步复制，并支持两种 SQL 方言：GoogleSQL（带扩展的 ANSI 2011）和 PostgreSQL。
安装 Python 包：
```bash
pip install langchain-google-spanner
```
```

参见[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_spanner)。

```python
from langchain_google_spanner import SpannerVectorStore
```

### Firestore（原生模式）

> [Google Cloud Firestore](https://cloud.google.com/firestore/docs/) 是一种NoSQL文档数据库，专为自动扩展、高性能和应用程序开发的便利性而构建。

安装python包：

```bash
pip install langchain-google-firestore
```

参见[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_firestore)。

```python
from langchain_google_firestore import FirestoreVectorstore
```

### 云 SQL for MySQL

> [Google Cloud SQL for MySQL](https://cloud.google.com/sql) 是一种完全托管的数据库服务，可帮助您在Google Cloud上设置、维护、管理和管理MySQL关系数据库。

安装python包：

```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-mysql
```

参见[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_cloud_sql_mysql)。

```python
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLVectorStore
```

### 云 SQL for PostgreSQL

> [Google Cloud SQL for PostgreSQL](https://cloud.google.com/sql) 是一种完全托管的数据库服务，可帮助您在Google Cloud上设置、维护、管理和管理PostgreSQL关系数据库。

安装python包：

```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-pg
```

参见[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_cloud_sql_pg)。

```python
from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresVectorStore
```

### Vertex AI矢量搜索

> [Google Cloud Vertex AI矢量搜索](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/vector-search/overview) 来自Google Cloud，

> 以前被称为`Vertex AI Matching Engine`，提供行业领先的高规模

> 低延迟矢量数据库。这些矢量数据库通常

> 被称为矢量相似度匹配或近似最近邻（ANN）服务。

安装python包：

```bash
pip install langchain-google-vertexai
```

参见[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/google_vertex_ai_vector_search)。

```python
from langchain_google_vertexai import VectorSearchVectorStore
```

### ScaNN

>[Google ScaNN](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/scann)

>（可扩展最近邻）是一个python包。

>

>`ScaNN`是一种用于高效的大规模矢量相似度搜索的方法。

>`ScaNN`包括搜索空间修剪和最大内积搜索的量化，还支持其他距离函数，如

>欧几里德距离。该实现针对具有AVX2支持的x86处理器进行了优化。请参阅其[Google Research github](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/scann)

>以获取更多详细信息。

我们需要安装`scann` python包。

```bash
pip install scann
```

参见[使用示例](/docs/integrations/vectorstores/scann)。

```python
from langchain_community.vectorstores import ScaNN
```

## 检索器

### Google Drive

我们需要安装几个python包。

```bash
pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib
```

参见[使用示例和授权说明](/docs/integrations/retrievers/google_drive)。

```python
from langchain_googledrive.retrievers import GoogleDriveRetriever
```

### Vertex AI搜索

> [Vertex AI搜索](https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/introduction)

> 来自Google Cloud，允许开发人员快速构建基于生成式AI的搜索引擎，用于客户和员工。

我们需要安装`google-cloud-discoveryengine` python包。

```bash
pip install google-cloud-discoveryengine
```

参见[使用示例](/docs/integrations/retrievers/google_vertex_ai_search)。

```python
from langchain.retrievers import GoogleVertexAISearchRetriever
```

### Document AI Warehouse

> [Document AI Warehouse](https://cloud.google.com/document-ai-warehouse)

> 来自Google Cloud，允许企业在单一平台中搜索、存储、管理和管理文档及其AI提取

> 数据和元数据。

```python
from langchain.retrievers import GoogleDocumentAIWarehouseRetriever
docai_wh_retriever = GoogleDocumentAIWarehouseRetriever(
    project_number=...
)
query = ...
documents = docai_wh_retriever.invoke(
    query, user_ldap=...
)
```

## 工具

### 文本转语音

>[Google Cloud文本转语音](https://cloud.google.com/text-to-speech) 是Google Cloud服务，可让开发人员

> 合成具有100多种语音的自然语音，可用于多种语言和变体。

> 它应用了DeepMind在WaveNet和Google强大神经网络方面的突破性研究

> 以提供可能的最高保真度。

我们需要安装一个python包。

```bash
```
```bash
pip install google-cloud-text-to-speech
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_cloud_texttospeech)。

```python
from langchain_google_community import TextToSpeechTool
```

### Google Drive

我们需要安装几个 Python 包。

```bash
pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_drive)。

```python
from langchain_community.utilities.google_drive import GoogleDriveAPIWrapper
from langchain_community.tools.google_drive.tool import GoogleDriveSearchTool
```

### Google Finance

我们需要安装一个 Python 包。

```bash
pip install google-search-results
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_finance)。

```python
from langchain_community.tools.google_finance import GoogleFinanceQueryRun
from langchain_community.utilities.google_finance import GoogleFinanceAPIWrapper
```

### Google Jobs

我们需要安装一个 Python 包。

```bash
pip install google-search-results
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_jobs)。

```python
from langchain_community.tools.google_jobs import GoogleJobsQueryRun
from langchain_community.utilities.google_finance import GoogleFinanceAPIWrapper
```

### Google Lens

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_lens)。

```python
from langchain_community.tools.google_lens import GoogleLensQueryRun
from langchain_community.utilities.google_lens import GoogleLensAPIWrapper
```

### Google Places

我们需要安装一个 Python 包。

```bash
pip install googlemaps
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_places)。

```python
from langchain.tools import GooglePlacesTool
```

### Google Scholar

我们需要安装一个 Python 包。

```bash
pip install google-search-results
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_scholar)。

```python
from langchain_community.tools.google_scholar import GoogleScholarQueryRun
from langchain_community.utilities.google_scholar import GoogleScholarAPIWrapper
```

### Google Search

- 设置自定义搜索引擎，按照[这些说明](https://stackoverflow.com/questions/37083058/programmatically-searching-google-in-python-using-custom-search)

- 从上一步获取 API 密钥和自定义搜索引擎 ID，并将它们设置为环境变量

`GOOGLE_API_KEY` 和 `GOOGLE_CSE_ID`。

```python
from langchain_google_community import GoogleSearchAPIWrapper
```

有关此包装器的更详细演练，请参见[此笔记本](/docs/integrations/tools/google_search)。

我们可以轻松地将此包装器加载为工具（用于与代理一起使用）。我们可以这样做：

```python
from langchain.agents import load_tools
tools = load_tools(["google-search"])
```

### Google Trends

我们需要安装一个 Python 包。

```bash
pip install google-search-results
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_trends)。

```python
from langchain_community.tools.google_trends import GoogleTrendsQueryRun
from langchain_community.utilities.google_trends import GoogleTrendsAPIWrapper
```

## 工具包

### GMail

> [Google Gmail](https://en.wikipedia.org/wiki/Gmail) 是由 Google 提供的免费电子邮件服务。

此工具包通过 `Gmail API` 处理电子邮件。

我们需要安装带有必需依赖项的 `langchain-google-community`：

```bash
pip install langchain-google-community[gmail]
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/toolkits/gmail)。

```python
from langchain_google_community import GmailToolkit
```

## 存储

### AlloyDB for PostgreSQL

> [AlloyDB for PostgreSQL](https://cloud.google.com/alloydb) 是 Google Cloud 上提供高性能、无缝集成和令人印象深刻的可扩展性的完全托管关系数据库服务。AlloyDB 与 PostgreSQL 100% 兼容。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-alloydb-pg
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_alloydb)。

```python
from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine, AlloyDBChatMessageHistory
```

### Cloud SQL for PostgreSQL

> [Cloud SQL for PostgreSQL](https://cloud.google.com/sql) 是 Google Cloud 上的全托管数据库服务，可帮助您在 PostgreSQL 关系数据库上设置、维护、管理和管理。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-pg
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_sql_pg)。

```python
```
```python
from langchain_google_cloud_sql_pg import PostgresEngine, PostgresChatMessageHistory
```

### 云 SQL for MySQL

> [云 SQL for MySQL](https://cloud.google.com/sql) 是一个完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和管理 MySQL 关系数据库。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-mysql
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_sql_mysql)。

```python
from langchain_google_cloud_sql_mysql import MySQLEngine, MySQLChatMessageHistory
```

### 云 SQL for SQL Server

> [云 SQL for SQL Server](https://cloud.google.com/sql) 是一个完全托管的数据库服务，可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和管理 SQL Server 数据库。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-cloud-sql-mssql
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_sql_mssql)。

```python
from langchain_google_cloud_sql_mssql import MSSQLEngine, MSSQLChatMessageHistory
```

### Spanner

> [Google Cloud Spanner](https://cloud.google.com/spanner/docs) 是 Google Cloud 上的一个完全托管的、关键任务关系数据库服务，可在全球范围内提供事务一致性、高可用性的自动同步复制，并支持两种 SQL 方言：GoogleSQL（带扩展的 ANSI 2011）和 PostgreSQL。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-spanner
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_spanner)。

```python
from langchain_google_spanner import SpannerChatMessageHistory
```

### Memorystore for Redis

> [Google Cloud Memorystore for Redis](https://cloud.google.com/memorystore/docs/redis) 是 Google Cloud 上的一个完全托管的 Redis 服务。在 Google Cloud 上运行的应用程序可以通过利用高度可扩展、可用、安全的 Redis 服务实现极高的性能，而无需管理复杂的 Redis 部署负担。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-memorystore-redis
```
查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/google_memorystore_redis)。
```python
from langchain_google_memorystore_redis import MemorystoreChatMessageHistory
```

### Bigtable

> [Google Cloud Bigtable](https://cloud.google.com/bigtable/docs) 是 Google Cloud 上的完全托管的 NoSQL 大数据数据库服务。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-bigtable
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_bigtable)。

```python
from langchain_google_bigtable import BigtableChatMessageHistory
```

### Firestore（原生模式）

> [Google Cloud Firestore](https://cloud.google.com/firestore/docs/) 是一种为自动扩展、高性能和应用程序开发便利而构建的 NoSQL 文档数据库。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-firestore
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_firestore)。

```python
from langchain_google_firestore import FirestoreChatMessageHistory
```

### Firestore（Datastore 模式）

> [Google Cloud Firestore 数据存储模式](https://cloud.google.com/datastore/docs) 是一种为自动扩展、高性能和应用程序开发便利而构建的 NoSQL 文档数据库。

> Firestore 是 Datastore 的最新版本，并引入了几项改进。

安装 Python 包：

```bash
pip install langchain-google-datastore
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_firestore_datastore)。

```python
from langchain_google_datastore import DatastoreChatMessageHistory
```

### El Carro：Kubernetes 的 Oracle Operator

> Google [El Carro Oracle Operator for Kubernetes](https://github.com/GoogleCloudPlatform/elcarro-oracle-operator)

提供了一种在可移植、开源、社区驱动、无供应商锁定的容器编排系统 Kubernetes 中运行 `Oracle` 数据库的方法。

```bash
pip install langchain-google-el-carro
```

查看[使用示例](/docs/integrations/memory/google_el_carro)。

```python
from langchain_google_el_carro import ElCarroChatMessageHistory
```

## 聊天加载器

### GMail

> [Gmail](https://en.wikipedia.org/wiki/Gmail) 是 Google 提供的免费电子邮件服务。

此加载器与通过 `Gmail API` 处理电子邮件一起使用。

我们需要安装带有底层依赖关系的 `langchain-google-community`。

```bash
pip install langchain-google-community[gmail]
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/chat_loaders/gmail)。

```python
from langchain_google_community import GMailLoader
```

## 第三方集成

### SearchApi

>[SearchApi](https://www.searchapi.io/) 提供了一个第三方 API，用于访问 Google 搜索结果、YouTube 搜索和转录，以及其他与 Google 相关的引擎。

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/searchapi).

```python
from langchain_community.utilities import SearchApiAPIWrapper
```

### SerpApi

>[SerpApi](https://serpapi.com/) 提供了第三方 API 来访问谷歌搜索结果。

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/serpapi)。

```python
from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper
```

### Serper.dev

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/tools/google_serper)。

```python
from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper
```

### YouTube

>[YouTube Search](https://github.com/joetats/youtube_search) 包搜索 `YouTube` 视频，避免使用其受到严格限制的 API。

>

>它使用 YouTube 主页上的表单，并抓取生成的页面。

我们需要安装一个 Python 包。

```bash
pip install youtube_search
```

查看[使用示例](/docs/integrations/tools/youtube)。

```python
from langchain.tools import YouTubeSearchTool
```

### YouTube 音频

>[YouTube](https://www.youtube.com/) 是由 `Google` 创建的在线视频分享和社交媒体平台。

使用 `YoutubeAudioLoader` 来获取/下载音频文件。

然后，使用 `OpenAIWhisperParser` 将其转录为文本。

我们需要安装几个 Python 包。

```bash
pip install yt_dlp pydub librosa
```

查看[使用示例和授权说明](/docs/integrations/document_loaders/youtube_audio)。

```python
from langchain_community.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
from langchain_community.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser, OpenAIWhisperParserLocal
```

### YouTube 字幕

>[YouTube](https://www.youtube.com/) 是由 `Google` 创建的在线视频分享和社交媒体平台。

我们需要安装 `youtube-transcript-api` Python 包。

```bash
pip install youtube-transcript-api
```

查看[使用示例](/docs/integrations/document_loaders/youtube_transcript)。

```python
from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader
```